基于車輛聲頻信號(hào)的車型識(shí)別算法研究

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1、y978‘l二長(zhǎng)安大學(xué)碩士學(xué)位論文基壬奎箍直叛值墨數(shù)奎型遲別篡洼硒究瞳魚申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別塑主學(xué)科名稱叁煎焦皇苧塑壘墊劍論文提交FI期2QQ6。區(qū)論文答辯日期2QQ互生互旦iQ目AbstractVehicleclassificatjonisanimportantpartofintelli2enttransportsystem.Itisusedintoll、transponationstatistjcsandsoonfafandwide.Ttaditionally'electriccablesandjnductioncoilsareburiedund

2、erroads;vehicles’photostakenbycamerarecordsystem.However,thismethodwillcausedamagetotheroad,柚ddemandequipmentmaintenancefbrlongte哪use.ThisthesisisfbcusedonthestudyofthevehicleclassificatjOnbasedonthea∞usticsignaI.First,theDfesentrcsearchsituationofsounddetectionanditsfeasib

3、iIitvwasreviewed.Thenthegenerationandpmpagationofacousticsi2皿alwa擊studied.ThisthesiscollectsmanVkindsofsignal,de-noiseandsynthesizespecimenusingthetheoryofwaveletaIldarraVsignal.AndthenextractfeatufesfromsignalIFeatureexIractionisthekevtotheclassificationprocess.Intheapproa

4、ch,featuresafeextractedfromspectr02rambaseontraditionalmethods.Spectmgr鋤denotesthespectmmbywayofpictureintwodimensions:timeand仃equency.Experimentsshowthatthercarcmanydi丘brenthndsofcolorandtexturcforpowerinspectm盯amcontmsttothepowerspectnlm.Thisthesisextradthecontmst、entropy

5、aIldene唱yasourfeaturcs.Thelastpanofthisstudyinvestigatedpattemrcco印itionproblemovertexturefcaturcs.AimatthecharacteristicSofthesignalthethesisadoptfIlzzVc.meansal舯ritllIll.Forcomplexfeaturesthethesisistakenanewa190rithmcaIledKemel-basedfIlzzVandpossibilisticc—meansclusterin

6、2waStaken.Someresultsare西ventoilIustrateIheadvantagcsofthepmposedalgorithmsoVertheFCM(fIIzzyc·me卸s)aIldPCM(possibilisticc—means)a120rithms.Thea190rithmofthisthesisisef:fectivetoclassthevehiclesbaseonthevehideacousticsigllal.Usingtheacousticnoisesi印algeneratedbydriVillgmotor

7、VehiclestovehicleclassificatiOnisanewandpromisingmethod.Keywords:vehicleacousticsi弘a1.vehicleclassification.spectm莎lIIltextufctheory.Kemel.basedfuzzy鋤dpossibilisticc—meansclustering論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明:本人所呈交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下,獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除論文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外,對(duì)論文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體,均已在文中以明確方式標(biāo)明。

8、本論文中不包含任何未加明確注明的其他個(gè)人或集體已經(jīng)公開發(fā)表的成果。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。論文作一1撕游鈿石日論文知識(shí)產(chǎn)權(quán)權(quán)屬聲明本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下所完成的論文及

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